QGC避障实现

本文探讨了植保无人机在面对小型障碍物时的避障策略。通过绕过障碍物并调整飞行路径,确保植保任务的连续性。介绍了如何处理凸多边形障碍物,包括外扩、点列排序及选择最优绕行方向的技术细节。

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避障功能紧紧是加到植保功能上,植保功能没有分块模式,由于植保中碰到的障碍物比较小,采用的方法是绕过障碍物继续飞行,因此需要把原路径删除,添加新航迹点。

障碍物目前就考虑是凸多边形,航线和凸多边形只有两个交点,

多边形需要首先进行外扩

 

若是有两个交点,需要把障碍物按这条航线把左右划分,并把左边的点和右边的按逆时针排序

分别计算左边点列和右边点列的长度,取距离最短的方向, 作为环绕方向。

 

效果如下图

<think>好的,用户想了解如何将激光雷达LD06的数据通过树莓派传输到飞控,并在QGC实现避障功能的详细步骤。我需要先理清楚整个流程,然后分步骤解释。 首先,硬件连接部分。LD06通常使用USB或串口,树莓派有GPIO和USB接口,可能需要确认连接方式。飞控这边,比如Pixhawk,可能需要通过串口或PWM来接收数据。用户提到的引用[2]里提到PWM驱动开发,可能涉及到飞控的AUX引脚配置。这里需要说明如何将树莓派与飞控连接,比如使用UART或PWM接口。 然后是软件环境配置。树莓派需要安装ROS,可能需要ROS Noetic或其他版本。LD06的驱动可能需要从GitHub获取,比如使用ld06_driver这样的包。同时,飞控方面可能需要MAVLink协议来通信,树莓派上安装MAVROS来转发数据。用户可能需要配置MAVROS的参数,确保数据能正确发送到飞控。 数据传输部分,可能需要将激光雷达的点云数据转换为飞控能理解的格式,比如MAVLink中的OBSTACLE_DISTANCE消息。ROS里可以写一个节点订阅激光雷达的话题,处理数据后通过MAVROS发布到飞控。这里要详细说明代码的结构,比如使用Python或C++,如何转换数据格式,设置频率等。 避障算法实现。飞控可能需要设置避障策略,比如当检测到障碍物距离小于阈值时触发规避动作。QGC的参数设置可能涉及MPC_AVOID_ACCEL之类的参数,需要指导用户在哪里调整这些参数。此外,可能需要通过MAVLink消息将障碍物距离实时传给飞控,飞控根据这些数据调整路径。 QGC上的配置可能包括启用避障功能,调整阈值和灵敏度。用户需要知道如何在QGC界面中查看障碍物数据,比如通过MAVLink Inspector检查OBSTACLE_DISTANCE消息是否正常接收。 测试验证部分,建议用户先测试激光雷达数据是否正确,再检查MAVROS转发是否成功,最后在安全环境下测试避障反应。可能遇到的问题包括数据传输延迟、坐标转换错误或参数配置不当,需要给出排查建议。 引用部分,用户提供的引用[1]和[2]可能涉及硬件模块的具体使用,比如激光雷达的ROS驱动和飞控的PWM控制,需要确保步骤中提到这些引用相关的部分,比如驱动安装和AUX引脚配置。 最后,生成相关问题时需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何优化传输延迟、多传感器融合或特定飞控的配置细节。确保问题覆盖用户可能感兴趣的方向。</think>### 激光雷达LD06与飞控避障功能实现步骤 #### 一、硬件连接与配置 1. **LD06与树莓派连接** - LD06通过USB或UART接口连接树莓派(如USB转TTL模块)。 - 验证连接:使用`ls /dev/tty*`检查设备端口(如`/dev/ttyUSB0`),并通过串口工具测试数据流[^1]。 2. **树莓派与飞控通信** - 通过UART或PWM接口连接树莓派与飞控(如Pixhawk的TELEM2口)。 - 若使用PWM信号(如引用[2]的AUX引脚控制),需配置飞控PWM输出参数[^2]。 #### 二、软件环境搭建 1. **树莓派端** - 安装ROS(推荐Noetic版本),创建ROS工作空间。 - 安装LD06驱动(如`ld06_driver`包),并启动节点: ```bash roslaunch ld06_driver ld06.launch serial_port:=/dev/ttyUSB0 ``` - 安装MAVROS用于与飞控通信: ```bash sudo apt-get install ros-noetic-mavros ros-noetic-mavros-extras ``` 2. **飞控端** - 配置飞控串口参数(如`SER_TEL2_BAUD=921600`)。 - 在QGC中启用避障功能:`Settings > Safety > Enable Obstacle Avoidance`。 #### 三、数据传输与避障逻辑 1. **激光雷达数据处理** - 编写ROS节点订阅`/scan`话题,将点云数据转换为飞控支持的`OBSTACLE_DISTANCE`消息。 - 示例代码片段(Python): ```python import rospy from sensor_msgs.msg import LaserScan from mavros_msgs.msg import ObstacleDistance def callback(data): min_dist = min(data.ranges) obstacle_msg = ObstacleDistance() obstacle_msg.min_distance = int(min_dist * 100) # 单位:厘米 pub.publish(obstacle_msg) rospy.init_node('lidar_to_mavros') pub = rospy.Publisher('/mavros/obstacle_distance', ObstacleDistance, queue_size=10) rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, callback) rospy.spin() ``` 2. **避障参数设置** - 在QGC中调整避障阈值(如`MPC_AVOID_ACCEL=2.0`控制避障加速度)。 - 设置安全距离:`NAV_AVOID_MARGIN=1.5`(单位:米)。 #### 四、功能验证 1. **数据流测试** - 使用`rostopic echo /mavros/obstacle_distance`确认数据发送至飞控。 - 在QGC的`MAVLink Inspector`中检查`OBSTACLE_DISTANCE`消息是否接收正常。 2. **避障行为测试** - 在空旷场地触发障碍物(如靠近墙壁),观察飞控是否自动调整航向或悬停。 - 通过日志分析避障响应延迟:`ulog viewer`工具解析飞控日志。 #### 五、常见问题排查 - **数据中断**:检查串口波特率是否一致(树莓派与飞控需匹配)。 - **避障无响应**:确认`OBSTACLE_DISTANCE`消息频率≥10Hz,且QGC参数已生效。 - **坐标对齐问题**:需将激光雷达坐标系与飞控体坐标系对齐(通过TF转换实现)。 ---
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